告別昂貴后期，Netflix正式在AI視頻賽道上亮牌！

4月初，Netflix在Hugging Face上發(fā)布了其首個開源AI模型——VOID（全稱Video Object and Interaction Deletion，視頻物件與互動刪除），以Apache 2.0許可證發(fā)布，意味著任何人都可以免費使用，甚至用于商業(yè)用途。

正如Ben Affleck在其創(chuàng)立的InterPositive被Netflix收購時所說，這“不是關于文字提示或從無到有地生成什么”，而是基于已拍攝的素材，讓電影人擁有更多后期控制力。VOID延續(xù)的正是同一邏輯，或將改寫后期制作的經(jīng)濟模型。

在內部盲測中，一項涵蓋25名參與者、橫跨多種場景的調查顯示，VOID以64.8%的偏好率勝出，遙遙領先于排名第二的Runway（僅18.4%）。這標志著Netflix正式在AI視頻賽道上亮牌。

VOID是什么？

后期制作的經(jīng)濟模型正在被改寫

傳統(tǒng)視頻后期有一個公開的秘密：從畫面中移除一個物體很容易，但讓整個場景看起來好像那個東西從來就不存在——這件事難到令人發(fā)指。把一個抱著吉他的人移走，你會得到一把懸浮在半空中、違背重力的吉他。好萊塢視效團隊為修復這類問題，往往要花上好幾周。

VOID要解決的正是這個痛點。與現(xiàn)有視頻修補工具僅修正陰影和反射等視覺偽影不同，VOID能理解物理因果關系——如果你移除一個抱著物件的人，那個物件會在輸出視頻中自然落地。

這種“理解物理”的能力，源于VOID的核心創(chuàng)新——Quadmask（四值掩碼）系統(tǒng)。它摒棄了傳統(tǒng)的“移除/保留”二元掩碼，改用一個四層級掩碼，將畫面區(qū)域劃分為移除區(qū)、過渡區(qū)、受影響區(qū)和保留區(qū)。

通俗地說，Quadmask不僅告訴AI“擦什么”，還告訴它“擦完之后，剩下的東西該怎么動”——為擴散模型提供了模擬物理因果關系所需的深層情境意識。

此外，VOID采用兩階段推理流程來解決視頻擴散模型的一個已知弱點——物體變形偽影。

第一階段可處理大多數(shù)視頻；

第二階段專門利用第一階段輸出的光流翹曲潛變量作為初始化，進行二次擴散運算來修復殘留瑕疵。

在兩車對撞的視頻中，VOID可以移除其中一輛車，生成剩余車輛繼續(xù)沿公路行駛的畫面，碰撞后的碎片、煙霧和火焰全部被替換為干凈的路面；移除一個跳入泳池的人后，輸出的視頻里泳池水面波瀾不驚。

氣球在持有者被移除后會自然上升，積木在不相關積木被移除后仍保持穩(wěn)定。通常情況下，人的觸碰一旦消失，物體就會發(fā)生變形，而VOID正是為解決這一問題而生。

理解VOID的價值，需要先了解一個成本現(xiàn)實：一場戲拍完后發(fā)現(xiàn)畫面里有不該出現(xiàn)的物件——穿幫、道具失誤、臨時改劇情，傳統(tǒng)方案要么是昂貴的重拍，要么是耗時數(shù)周的手工VFX修復。

VOID提供了第三條路：在后期直接移除物體，并讓AI自動重建符合物理規(guī)律的場景。對中等預算項目而言，這意味著數(shù)周的VFX工時和六位數(shù)的重拍成本可以被大幅壓縮。

VOID的底層視頻擴散模型構建于阿里巴巴PAI出品的CogVideoX-Fun-V1.5-5b-InP之上，這是一個50億參數(shù)的3D Transformer視頻生成模型；Google的Gemini負責分析場景以識別受刪除操作影響的區(qū)域；Meta的SAM2負責分割要移除的物體。

訓練采用來自Adobe Research的HUMOTO（人-物體交互）數(shù)據(jù)集和Google Kubric的合成反事實數(shù)據(jù)，在8塊A100 80GB GPU上使用DeepSpeed ZeRO Stage 2完成。

該項目由Netflix和保加利亞索菲亞大學INSAIT的研究人員聯(lián)合發(fā)布。值得注意的是，VOID以Apache 2.0許可證在Hugging Face上托管，可用于商業(yè)用途，但運行模型需要40GB以上顯存的GPU。

這意味著它暫時還不是一個“人人可用”的消費級工具，但對于專業(yè)影視制作機構和獨立VFX工作室而言，獲取好萊塢級別后期能力的門檻已經(jīng)大幅降低——這一模式類似于2022年Stable Diffusion對圖像編輯領域的成本顛覆。對制作公司、廣告機構和企業(yè)視頻領域來說，后期制作的經(jīng)濟模型正在被改寫。

VOID為何開源？

參與定義未來影視產(chǎn)業(yè)AI工具的技術標準

一個值得深思的問題是：Netflix為什么選擇以Apache 2.0許可對全世界開放？這一策略與Netflix近期對InterPositive采取的完全收購形成鮮明對比。

開源VOID，更像是Netflix仿效Meta等科技巨頭的戰(zhàn)略——通過釋出強大的基礎研究工具，在學術和開發(fā)者社群中建立聲譽和影響力，實質上參與定義未來影視產(chǎn)業(yè)AI工具的技術標準。

VOID作為一篇學術論文和開源項目的對象（值得注意的是，該論文尚未經(jīng)過同行評審，目前仍是預印本），使其天然成為行業(yè)討論和技術迭代的基準點。

Netflix目前尚未宣布將該模型整合到現(xiàn)有產(chǎn)品或制作流程中的計劃。此前InterPositive的電影人專屬工具、Eyeline的虛擬制作流水線——則被Netflix牢牢握在自己手中。

這套“開源基礎研究、鎖死核心工具”的雙軌策略，折射出Netflix對AI工具生態(tài)的深思熟慮：用VOID爭奪行業(yè)標準話語權，用InterPositive和Eyeline構建不可替代的競爭壁壘。

Netflix首席產(chǎn)品和技術官Elizabeth Stone在宣布收購InterPositive時說得直白：“InterPositive團隊加入Netflix，是因為我們共同相信創(chuàng)新應該賦能故事講述者，而不是取代他們。”

回望Netflix的AI應用軌跡，從一個幫你挑DVD的Cinematch算法，到一款可以重寫視頻物理定律的開源模型，這條線勾勒出的不僅是一家流媒體公司的技術進化，更是整個好萊塢權力格局重構的縮影。

對影視公司而言，VOID意味著更少的重拍成本、更快的制作周期和更大的創(chuàng)作靈活性。對好萊塢之外的創(chuàng)作者而言，高質量視覺敘事的門檻將大幅降低。

流媒體AI競賽加速，奈飛的AI布局節(jié)奏

多年來，機器學習和人工智能一直在為Netflix的內容推薦以及制作和推廣技術提供支持。

Netflix的生成式AI應用在2025年迎來里程碑。阿根廷科幻劇集《永恒者》（El Eternauta）是第一部將AI生成的"最終像素"畫面整合到高預算制作中的重大作品。利用一系列自研和第三方AI工具，制作團隊實現(xiàn)了復雜視覺特效生產(chǎn)時間的十倍縮減。

2025年10月，Netflix將旗下Scanline VFX和Eyeline Studios統(tǒng)一為Eyeline品牌，下設三個核心部門——Visual Effects（視覺特效）、Studios（虛擬制作）和Labs（前沿研究）。

今年3月，Netflix買下了Ben Affleck創(chuàng)立的AI電影制作工具初創(chuàng)公司InterPositive。據(jù)報道，知名導演大衛(wèi)·芬奇已經(jīng)在一部布萊德·皮特主演的即將上映的項目中使用了InterPositive的工具——

該片幾乎可以確認就是Netflix簽約發(fā)行的《克里夫·布斯繼續(xù)冒險》，由芬奇執(zhí)導，皮特重新扮演《好萊塢往事》中的克里夫·布斯，已于2026年1月15日殺青。

隨著流媒體競爭的加劇，各大公司都在加大技術投入，以控制成本、支持全球增長并實現(xiàn)服務差異化。Netflix大力發(fā)展人工智能相關應用和本地化工具，正契合了這一背景，并將技術與其核心內容引擎更緊密地結合起來。

對Netflix而言，此前收購AI制作公司和InterPositive，似乎是為了將更多內容制作環(huán)節(jié)收歸己有，并將其與AI驅動的工具直接連接起來。這一點至關重要，因為Netflix已經(jīng)在字幕、推薦和廣告創(chuàng)意方面依賴AI，而這些收購將這種邏輯擴展到劇本開發(fā)、后期制作、視覺特效等領域。

理論上，對這些工具更嚴格的控制可以使Netflix在不同地區(qū)擁有更一致的工作流程，加快劇集和電影的制作周期，并更好地將資源用于直播活動、體育賽事和特許經(jīng)營等項目上。

Netflix VOID的開源釋放了一個明確信號：AI視頻已進入“物理級”后期時代。當好萊塢開始用AIGC重新定義后期成本，國內開發(fā)者與創(chuàng)作者也必須進化出與之匹配的實戰(zhàn)能力。

針對這一行業(yè)巨變，「益起映創(chuàng)·沉浸式AIGC終極挑戰(zhàn)拉練營」將核心目標鎖定在以下兩個實戰(zhàn)維度：

全流程實戰(zhàn)落地。VOID的價值在于解決“重拍貴、修復難”的落地痛點。本次拉練營同樣拒絕空談理論，側重“全流程實戰(zhàn)”。從鏡頭語言的AI重塑到復雜場景的最終交付，帶你跑通一套真正能“落地”的影視工業(yè)級AIGC制作流程。

頂尖導師的技術與審美雙修。正如VOID是技術與視效審美的結合，本次拉練營匯聚了北京電影學院、中國傳媒大學等背景的導師陣容。不僅教你如何駕馭前沿AI工具，更教你如何在技術迭代中保持專業(yè)的影視審美，實現(xiàn)“最終像素”的高質量表達。

北電導師領銜監(jiān)制

由北京電影學院文學系副教授楊蕊擔任總監(jiān)制，聯(lián)合跨越字節(jié)、愛奇藝等大廠的資深視效專家與獲獎導演組成導師團。課程將傳統(tǒng)影視工業(yè)的底層邏輯與前沿AI技術深度融合，確保學員站在專業(yè)視聽藝術的高度進行創(chuàng)作，而非簡單的技術堆砌。

實戰(zhàn)全流程+高成片率

訓練營拒絕紙上談兵，以“帶走一個完整作品”為畢業(yè)標準，前兩期畢業(yè)率超過98%。訓練營涵蓋從前置劇本直播課、沉浸拉練到路演的全流程。學員將經(jīng)歷從創(chuàng)意、分鏡到成片沖刺的閉環(huán)實操，真正打通從藝術創(chuàng)意到商業(yè)交付的最后一步。

導師全程1v1指導

在核心的捏片環(huán)節(jié)，導師團隊提供全程陪同與一對一指導。針對提示詞精進、工作流搭建、溶圖技法、AI配音及后期混音等具體環(huán)節(jié)實時賦能。高頻互動的“私教式”教學，有效解決創(chuàng)作中的個性化卡點，助力創(chuàng)作者打破技術自嗨，實現(xiàn)職業(yè)級的視聽表達。

作品直面平臺與產(chǎn)業(yè)公司

連接無限機遇

結營的短片展映環(huán)節(jié)，是一場面向全行業(yè)的“人才路演”。來自視頻平臺、頭部影視制作公司、MCN機構等平臺與產(chǎn)業(yè)公司的代表們親臨現(xiàn)場，坐在臺下的他們，正是來挖掘下一個AIGC創(chuàng)作新星的“伯樂”。作品版權100%歸你所有，可直接用于接單、變現(xiàn)、作品集展示。

獎金激勵與行業(yè)認證

雙證加持：可同步獲得國家廣電總局研修學院頒發(fā)的官方培訓證書；同時，結業(yè)可申請AIGC導演職業(yè)認證（高級）證書，提升行業(yè)背書。

訓練營會最終評選最佳影片、最佳視覺、最佳音樂、最佳表演、最受觀眾青睞等獎項及最高6000元現(xiàn)金獎勵。

從0到1，做出屬于自己的AI短片從興趣到變現(xiàn)，開啟AI導演之路。

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塑三文化創(chuàng)意園區(qū)由北京塑三文化創(chuàng)意有限公司自主運營，前身為北京市塑料三廠，總占地面積44369平方米，建筑面積30236平方米。2013年，園區(qū)依托舊工業(yè)廠房資源，篩選駐園企業(yè)類型，推動存量空間盤活利用與功能轉型，啟動從工業(yè)園區(qū)到文化園區(qū)的升級。2016年，園區(qū)遵循北京市“四個中心”城市戰(zhàn)略定位，引導一般制造業(yè)企業(yè)拆除騰退、轉移外遷，推行“騰籠換鳥”“退低引高”策略，引進符合首都功能的高精尖產(chǎn)業(yè)，推動園區(qū)從傳統(tǒng)制造向高端化、綠色化、創(chuàng)新化轉型，實現(xiàn)“瓦片經(jīng)濟”向“服務經(jīng)濟”的蛻變。自2018年起，園區(qū)投入逾千萬元，改造升級基礎設施、公共文化空間和公共服務設施，打造綜合性文化空間，向更專業(yè)、更具影響力和核心競爭力的文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)發(fā)展。

目前，園區(qū)以“影視+設計”“科技+藝術”“產(chǎn)學研+配套服務”的"三位一體"為特色發(fā)展模式，構建功能協(xié)同、特色鮮明的整體規(guī)劃布局，助力區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)升級與民生品質提升。2023年，園區(qū)獲評朝陽區(qū)第二批文化事業(yè)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展示范園區(qū);2023年至2024年，已連續(xù)兩年獲評"北京市級文化產(chǎn)業(yè)園區(qū)"；2025年園區(qū)獲評朝陽區(qū)文化產(chǎn)業(yè)（影視）特色園區(qū)。

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